【大模型学习】第八章 深入理解机器学习技术细节

目录

 引言 

一、监督学习（Supervised Learning）

1. 定义与工作原理

2. 常见任务

3. 应用场景示例：房价预测

二、无监督学习（Unsupervised Learning）

1. 定义与工作原理

2. 常见任务

3. 应用场景示例：客户细分

三、强化学习（Reinforcement Learning）

1. 定义与工作原理

2 . 常见应用场景

3. 应用场景示例：游戏AI

四、集成学习（Ensemble Learning）

1. 定义与工作原理

2. 应用场景示例：信用卡欺诈检测

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 引言 

        机器学习作为一门涵盖了多种算法和技术的学科，其每个技术细节都有其独特的原理和应用场景。接下来，我们将对第七章中提到的每个技术细节进行深入分析，并结合实际案例和代码示例，帮助读者更好地理解和应用。

一、监督学习（Supervised Learning）

1. 定义与工作原理

        监督学习是一种从标记的数据集中学习的机器学习方法。这意味着每